稳健度分析理论介绍91
结构机构可靠性及可靠性灵敏度分析——10章_展望）
第十章结构机构可靠性和可靠性灵敏度分析的展望可靠性是一个古老而又面临着新挑战的问题，它涉及 (1) 系统行为的描述和模拟，(2)系统行为的定量化，(3) 不确定性的描述、定量化和传递。
本书只是着重介绍了结构机构可靠性和可靠性灵敏度分析的一些经典方法和现在发展的新方法，研究在输入变量与系统行为之间关系确定，并且输入变量随机不确定性已知的条件下，不确定性的传递问题。
本书所介绍的这些方法只是可靠性工程涉及众多问题中的一个基本问题。
在结束本书的理论方法探讨之前，联系本书所研究的内容，对结构机构可靠性未来所需要研究的问题进行简单的展望。
1、输入变量不确定性的描述和定量化[1-14]一般输入变量的随机不确定性采用概率密度函数来描述，依据经典的概率统计理论，获取概率密度函数需要大量的样本数据，尤其是要准确获取密度函数的尾部时，则需要更大量的样本数据，而且往往影响系统行为失效概率的部分就是输入变量概率密度函数的尾部。
然而值得指出的是：由于经费和时间的限制，工程问题中的大样本数据往往是不可得的。
这使得可靠性研究人员投入了大量的精力和时间来研究小样本情况下母体概率密度函数的估计问题。
尽管挖掘小样本中关于母体信息的思路以及在同类产品中获取更多信息的方法是可取的，并且在今后相当长一段时间内基于这种思路的研究将在可靠性领域持续开展，但值得注意的是这种信息的挖掘和获取毕竟是有限的，因为小样本中本身所包含的信息量只是完整信息的一部分。
以有限的信息去推断完整的信息将承受一定的风险，了解并控制推断过程中的风险水平是保证所作推断有意义的前提。
另外，建立小样本情况下，输入变量不确定性的合适的描述模型也是解决信息不足问题的一个补充手段，如现在已在可靠性领域广泛研究的凸集描述模型和模糊描述模型等，还有各种描述的混合模型。
作为不足以获得概率密度函数情况下的必要补充，研究与样本信息量匹配的不确定性描述模型是输入变量不确定性描述和定量化方面的一项重要研究内容，并且在此基础上的各种不确定性描述模型的相容性也是今后可靠性领域的重要研究内容。
CFO专业胜任能力对企业税负影响的机理及经济后果
CFO专业胜任能力对企业税负影响的机理及经济后果刘白璐（华东师范大学经济与管理学部，上海200062）摘要：如何合理有效地降低企业税负是理论界和实务界一个非常重要的课题。
本文以2010—2020年中国A 股上市企业为研究对象，采用固定效应模型，实证分析了CFO专业胜任能力对企业税负影响的作用机理及经济后果。
研究结果表明，CFO专业胜任能力会降低企业税负，且上述结论在考虑内生性问题后依然稳健成立。
异质性分析发现，这种效应在企业所在地区税收征管力度较大、企业高管政治关联较低和非国有上市企业中更显著。
机制分析发现，具有专业胜任能力的CFO会提高研发投入以获得更多研发费用税前加计扣除的税基优惠，同时收到的税收返还也更多。
经济后果分析表明，当CFO具有专业胜任能力且企业税负更低时，企业未来价值更高。
上述研究结果表明，具有专业胜任能力的CFO会通过利用税收优惠政策降低企业税负，最终提高企业价值。
本文不仅在理论上有助于丰富有关CFO专业胜任能力与企业税负的研究文献，而且在实践中也有助于为上市企业如何合理配置人力资源以降低企业税负提供指导性建议。
关键词：CFO专业胜任能力；企业税负；CFO；高阶理论；减税降负中图分类号：F810.42文献标识码：A文章编号：1000⁃176X（2023）07⁃0089⁃15一、引言作为供给侧结构性改革的重要组成部分，中国政府坚持“实质性降低企业负担”的原则。
2019年5月，李克强总理主持召开企业减税降费专题座谈会，会上强调“让减税降费红利切实惠及企业更大激发市场主体活力”。
自2015年起，《政府工作报告》连续多年专门提及“减税降费”相关内容，2020年明确提出“要坚决把减税降费政策落到企业”，2022年更是明确“减税降费力度只增不减”。
近年来，中国政府出台了一系列旨在减税降费的税收改革措施，如“营改增”改革、增值税税率下调、加速折旧和研发费用税前加计扣除的范围扩大和小微企业所得税优惠等。
基于PLS路径模型的顾客满意度测评研究
基于PLS路径模型的顾客满意度测评研究一、本文概述本文旨在探讨基于偏最小二乘（PLS）路径模型的顾客满意度测评研究。
顾客满意度是企业持续发展的重要驱动力，因此，如何准确、有效地测评顾客满意度成为了企业关注的焦点。
PLS路径模型作为一种强大的统计分析工具，能够揭示变量之间的复杂关系，为顾客满意度测评提供了有力的支持。
本文首先介绍了PLS路径模型的基本原理及其在顾客满意度测评中的应用。
然后，通过文献综述和实证分析，探讨了PLS路径模型在顾客满意度测评中的优势与局限性。
接着，本文构建了一个基于PLS路径模型的顾客满意度测评模型，并详细阐述了模型的构建过程、数据收集与分析方法。
在实证研究部分，本文选取了一家具有代表性的企业作为研究对象，通过问卷调查的方式收集数据，并运用PLS路径模型对数据进行分析。
通过实证研究，本文验证了PLS路径模型在顾客满意度测评中的有效性，并为企业提供了针对性的改进建议。
本文总结了PLS路径模型在顾客满意度测评中的研究成果，指出了研究中存在的不足与未来研究方向，为企业进行顾客满意度测评提供了有益的参考。
二、文献综述随着市场竞争的日益激烈，顾客满意度已成为企业获取竞争优势的关键要素。
为了有效测评和提升顾客满意度，学者们提出了多种理论和方法。
其中，偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）路径模型作为一种集多元线性回归、主成分分析和结构方程模型于一体的统计分析工具，被广泛应用于顾客满意度测评研究中。
PLS路径模型最早由瑞典统计学家Wold（1975）提出，后经多位学者的不断完善和发展，逐步成为一种成熟的分析方法。
PLS路径模型以偏最小二乘法为基础，通过提取变量的主成分来构建路径模型，从而分析变量之间的关系。
该模型不仅可以处理因变量和自变量之间的多重共线性问题，还能有效处理小样本数据，因此在社会科学、经济学、管理学等领域得到了广泛应用。
在顾客满意度测评方面，PLS路径模型具有以下优势：PLS路径模型可以同时处理多个因变量，从而全面评估顾客满意度的多个维度；PLS路径模型可以构建变量之间的因果关系路径，揭示顾客满意度的影响机制和传导路径；PLS路径模型对数据的要求相对较低，尤其适用于样本量较小的研究。
《证券投资学》实验报告书
《证券投资学》实验报告书目录一、实验概述 (2)1. 实验目的 (3)2. 实验背景 (3)3. 实验任务和要求 (4)二、证券投资环境模拟分析 (5)1. 模拟环境搭建 (6)1.1 软件工具选择及安装配置 (7)1.2 数据准备与初始化设置 (8)2. 市场行情分析 (10)2.1 宏观经济形势分析 (11)2.2 行业发展趋势分析 (12)2.3 上市公司基本面研究 (14)三、投资策略制定与实施 (15)1. 投资策略类型选择 (17)1.1 成长投资策略 (18)1.2 价值投资策略 (19)1.3 宏观对冲策略 (21)2. 投资组合管理实践 (22)2.1 资产分配与风险管理 (23)2.2 个股选择与买卖操作 (24)2.3 绩效评估与调整优化 (26)四、模拟交易过程记录与分析 (26)1. 模拟交易流程梳理 (28)1.1 行情分析与策略制定阶段记录 (29)1.2 交易执行与监控阶段记录 (30)1.3 绩效评估与调整优化阶段记录 (31)2. 模拟交易结果分析 (32)一、实验概述证券市场的基本概念和功能：介绍证券市场的起源、发展历程以及其在现代经济体系中的重要地位和作用。
通过对不同类型证券的特点和交易方式的分析，使学生了解证券市场的多样性和复杂性。
证券投资的基本原理：阐述证券投资的基本理论，如有效市场假说、资本资产定价模型等，帮助学生建立正确的投资观念和价值取向。
通过对投资组合理论的研究，使学生掌握如何根据投资者的风险承受能力、投资目标等因素进行合理的投资组合选择。
证券投资的具体操作：介绍股票、债券、基金等各种证券的投资策略和方法，包括技术分析、基本面分析、量化投资等。
通过对实际案例的分析，使学生掌握如何在不同市场环境下进行有效的投资决策。
证券投资的风险管理：分析证券投资过程中可能出现的各种风险因素，如市场风险、信用风险、流动性风险等，并探讨如何通过各种手段降低这些风险，提高投资收益。
211060762_基于随机有限元法的可靠性分析方法概述
橡 胶 工 业CHINA RUBBER INDUSTRY305第70卷第4期Vol.70No.42023年4月A p r.2023基于随机有限元法的可靠性分析方法概述石春明1，赵敏敏2*，韩璇璇1，王 勇2（1.西北机电工程研究所，陕西 咸阳 712099；2.广州机械科学研究院有限公司，广东 广州 510700）摘要：基于随机有限元法的可靠性分析方法研究现状，介绍4种常用的随机有限元法：直接蒙特卡洛法、Taylor 展开随机有限元法、摄动随机有限元法和Neumann 展开随机有限元法，重点介绍了5种基于随机有限元法的可靠性分析方法：应力-强度积分法、功能函数积分法、可靠度指标计算法、随机抽样法和响应面法，并对可靠性研究需要开展的下一步工作进行了探讨。
关键词：随机有限元法；可靠性；应力-强度积分法；功能函数积分法；可靠度指标计算法；随机抽样法；响应面法中图分类号：O241.82 文章编号：1000-890X （2023）04-0305-06 文献标志码：A DOI ：10.12136/j.issn.1000-890X.2023.04.0305可靠性是衡量产品质量的一个重要指标，信誉好的厂家都追求其产品的可靠性。
有些产品如飞机、核电站等，如果其关键零部件不可靠，不仅会给用户带来不便和经济损失，甚至可能直接危及用户的生命安全[1-5]。
因此，对产品关键零部件以及整个系统的可靠性进行研究至关重要。
近年来，随着有限元技术的发展，基于随机有限元法的可靠性分析方法得到人们的广泛重视[6-9]。
基于随机有限元法的可靠性分析方法研究现状，本文介绍4种常用的随机有限元法和5种基于随机有限元法的可靠性分析方法，并对基于随机有限元法的可靠性分析需要开展的下一步工作进行探讨。
1 基于随机有限元法的可靠性研究现状对于工程结构，无论是材料本身、所受载荷还是结构尺寸等都存在不确定性，用确定性有限元法对工程结构进行研究与实际情况不符，因此在有限元计算中考虑不确定因素已成为必然趋势，随机有限元法即应运而生。
稳健审慎风险偏好的描述-概述说明以及解释
稳健审慎风险偏好的描述-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述稳健审慎风险偏好是一个重要的概念，在金融领域和投资决策中具有广泛应用。
它指的是一种审慎、谨慎的态度或偏好，即在面临不确定性和风险的情况下，个体或组织更倾向于选择相对稳健、低风险的投资或决策策略。
稳健审慎风险偏好的特点主要包括两个方面。
首先，它注重风险的评估和控制。
稳健审慎的个体或组织会对潜在风险进行全面的分析和评估，以便更好地了解可能面临的风险程度和潜在影响。
其次，稳健审慎风险偏好考虑到了正面与负面风险的权衡。
在风险与回报之间存在着不可避免的权衡关系，而稳健审慎的个体或组织更倾向于在追求高回报的同时，也注重风险的控制和降低。
稳健审慎风险偏好在金融领域和投资决策中有着重要的应用场景和意义。
首先，它可以帮助个体或组织更好地管理和控制风险，从而降低潜在的投资亏损风险。
其次，稳健审慎的投资策略可以提供相对稳定的回报，并且更适应市场的波动和变化，从而降低了投资者的心理压力和风险感知。
最后，稳健审慎风险偏好也在一定程度上降低了系统性风险，对整个金融体系的稳定性具有积极作用。
总之，稳健审慎风险偏好在金融领域具有重要的意义和应用价值。
它通过风险评估和控制、正面与负面风险的权衡，帮助个体和组织更好地管理风险，提供相对稳定的回报，降低整个金融体系的系统性风险。
在不确定性和风险环境下，稳健审慎风险偏好是一种值得倡导和采用的决策和投资策略。
在接下来的文章中，我们将对稳健审慎风险偏好的定义、重要性和应用场景进行详细的探讨，并展望其未来发展和研究方向。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行论述和探讨稳健审慎风险偏好的描述。
首先，在引言部分（1.1）将对本文的主题进行概述，简要介绍稳健审慎风险偏好的定义和特点。
接下来，在正文部分（2）将详细阐述稳健审慎风险偏好的定义和特点（2.1），并分析其在金融和投资领域中的重要性和应用场景（2.2）。
最后，在结论部分（3）对稳健审慎风险偏好进行总结和评价（3.1），并对其未来发展和研究方向进行展望（3.2）。
DISC性格测试及全面分析
如何与D力量型沟通
战略 目标、解决办法、行动计划之类的宏观话题对他 们有吸引力 语速同频 试着划分职权范围和独立王国 说结果;提供三个以上方案供其选择 沟通时注重效率与业绩成果，指出你的建议将如何帮助 他达成目标 不要辩护、争吵、直接反驳、使用结论性语言、啰啰嗦 嗦
◦ 缺点：以自己为中心， 独霸主题 ，爱打断别人的谈话 ，不注意记忆 ，变化无常 ，这类 人易交朋友， 但深切的朋友却不多，喜好多，却不精 缺乏毅力。
◦ 切入点：如果跟这类型的人交往 一定要多夸奖他 ，多鼓励他 ，多给他说话的机会。
◦ 自我规划： 1、管住自己的嘴。 2、控制自己的表现欲望。 3、对自己的评价不要过高 关心自己的同时也要关心别人。 4、培养记忆力。 5、不要太善变，要脚踏实地 要做就要把一件事作完整。
I：外向;口才好，喜交际，逻辑性差 其他代表人物：刘备 猫王
I型的总体特征活泼型
个性符号:
个性单词：说）
情感倾向：外向 行为重心：娱乐 社交 总体特征：外向 乐观 多言 占人群中 25%---30％
I活泼型的素描
快乐的天使 故事大王 晚会的灵魂 好奇善变 孩子气
多姿多彩 舞台的中心 善于交友 吸引力强
DISC个性特征解析
内在行为模式本我：
◦ 天生的 固有的行为模式;代表最自然真实的内在动机和欲求 这种行为之所以常在处于压力时显 现，是因为这时个人没有空间或时间去思考如何调整的行为，这种行为模式您通常不自知；
外在行为模式（超我）：
◦ 基于自身对环境的判断与认知，认为自己在特定环境下理应呈现的理想行为模式。这个模式通 常代表个人试图在工作中采用的行为类型，是一张环境面具，这种行为模式通常不被他人所知；
产品寿命周期质量分析与控制技术剖析
70年代，世界上技术先进国家已开始以一种全新的设计概念取代了传统的设计思想。设计中心思想是采用最低廉的元件组装成品质量最好，可靠性最高的整机；采用最宽松的工艺条件加工出质量最好、成本最低、收益最高的产品。其口号是“用三类元件设计制造出一类整机”。
在国际市场上占有最大份额的日本电气产品以及美国三大汽车公司等都是在这种设计概念下取得了最好的技术经济效果，在放宽工艺要求，降低制造成本的条件下制造出高品质的产品。
三 次 设 计
系统设计 参数设计 容差设计
1、系统设计
指专业人员根据各个的技术领域的专门知识，对产品进行整个系统结构的设计，也就是通常所说的产品质量设计。 系统设计阶段，需要求出产品的性能指标与各有关参数之间的函数关系。
2、参数设计
指在全系统设计基础上，决定或选定系统各参数的最优参数组合。要求不仅应使产品有良好性能，而且在环境改变或元器件有所波动劣化的情况，按照这种参数组合制造出来的产品，在性能上仍能保持稳定。
基本功能稳健性的度量—S/N
田口曾提出70多种不同的信噪比函数表达式，每一种表达式都有其适用的条件和范围，下面描述三种常用的S／N函数。 （1）N型信噪比函数。用于质量特征目标值为一确定值的情况下的试验结果的分析和优选，如尺寸、输出电压等质量特征的设计。
稳健性的度量—信噪比S/N
式中： yi_——表示观测值，i=1,2,…n采样数。
实施稳健技术的目的：减少产品性能和技术功能波动，既减少输出质量特性围绕设计目标值T的波动，就要给出基本功能波动的度量。 保证基本功能的性能稳健取决于两点： 一是输出质量特性本身的波动小； 二是该质量特性应尽可能接近设计目标值。 性噪比函数S/N能准确地反映这两个特性。
选择有效的输出质量特性、可控和噪声因素
科技类企业会计稳健性对价值的影响研究
科技类企业会计稳健性对价值的影响研究摘要：本研究聚焦于科技类企业会计稳健性对企业价值的影响。
通过分析稳健性会计的概念、科技企业的特点，以及稳健性会计在科技企业中的应用，揭示其对财务报表和投资者信任的影响。
同时，研究探讨了稳健性会计带来的利弊，权衡了在科技企业中的实际应用。
通过XYZ科技公司的案例分析，深入了解其会计稳健性实践并评估其效果。
希望本文能够为科技企业在会计实践中实施科技稳健性提供有益的启示和指导。
关键词：科技类企业会计稳健性价值的影响科技类企业是指专注于研发、生产、销售和提供科技相关产品或服务的组织。
这些企业通常以技术创新和科学研究为核心，致力于推动新技术、新产品或新服务的发展和应用。
科技类企业的范围广泛，涵盖了信息技术、生物技术、医疗设备、电子产品、通信技术、绿色能源等领域。
这些企业通常面临快速变化的市场环境，需要不断创新以保持竞争力。
会计稳健性是指在财务报表编制过程中，对可能存在的风险、损失或不确定性进行审慎估计和处理的原则。
它强调在面临不确定性情况下，会计人员应该偏向于选择较为保守的估计方法，以确保财务报表能够真实地反映企业的财务状况和经营绩效。
在科技类企业中，会计稳健性尤为重要，因为科技行业往往涉及高度不确定的技术风险、市场风险和竞争风险。
会计稳健性的应用可以帮助科技企业更好地应对这些风险，防止财务报表被过度乐观地呈现，确保投资者和利益相关者对企业的财务状况有更准确的了解。
一、科技类企业会计稳健性理论分析（一）科技类企业会计稳健性和价值的关系科技类企业的会计稳健性与企业价值之间存在密切的联系和关系。
稳健性会计的应用可以帮助科技类企业更准确地反映风险和不确定性，避免夸大潜在的收入和利润，以及淡化潜在的风险和负债。
这有助于提供真实、可靠的财务信息，增加投资者信任，从而增加企业的价值。
科技领域的高度竞争和不稳定性意味着投资者特别关注风险和业务前景，稳健性会计的运用可以提供更准确的信息，帮助投资者更全面地评估企业的价值和潜在回报。
稳健性检验方法
稳健性检验方法稳健性检验是指在统计学中用来检验模型的稳定性和鲁棒性的一种方法。
在实际应用中，由于数据的不确定性和复杂性，我们需要对模型进行稳健性检验，以确保模型的可靠性和有效性。
本文将介绍稳健性检验的基本原理、常用方法以及实际应用。
一、稳健性检验的基本原理。
稳健性检验的基本原理是通过对模型的参数进行一定的扰动，来检验模型对数据的变化和异常值的敏感程度。
在实际应用中，我们经常会遇到数据的异常值、缺失值等问题，这些问题可能会对模型的参数估计产生影响。
稳健性检验可以帮助我们评估模型对这些问题的鲁棒性，从而提高模型的可靠性和泛化能力。
二、稳健性检验的常用方法。
1. Bootstrapping（自助法）。
Bootstrapping是一种常用的稳健性检验方法，它通过对原始数据进行重抽样来估计参数的分布。
在每次重抽样中，我们可以得到一个新的参数估计值，通过对这些值的分布进行分析，可以评估模型对数据的变化和异常值的敏感程度。
2. Robust regression（鲁棒回归）。
Robust regression是一种通过对残差进行加权来减小异常值对参数估计的影响的方法。
它可以有效地降低异常值对模型的影响，提高模型的稳健性。
3. Sensitivity analysis（敏感性分析）。
敏感性分析是一种通过对模型参数进行一定范围内的变化来评估模型的稳健性的方法。
通过对参数进行逐步调整，我们可以了解模型对参数变化的敏感程度，从而评估模型的稳健性。
三、稳健性检验的实际应用。
稳健性检验在实际应用中具有重要的意义。
在金融领域，由于金融数据的复杂性和波动性，我们经常需要对模型进行稳健性检验，以确保模型对市场波动和异常事件的鲁棒性。
在医学领域，稳健性检验也被广泛应用于临床试验和流行病学研究中，以评估模型对异常数据和缺失数据的处理能力。
总之，稳健性检验是保证模型可靠性和有效性的重要手段。
通过对模型的稳健性进行评估，我们可以更好地理解模型对数据的敏感程度，从而提高模型的预测能力和泛化能力。
稳健估计
将改正数分了四段
参考文献（部分）
❖ 杨元喜. 抗差估计理论及其应用. 八一出版社 1993 ❖ 黄维彬. 近代平差理论及其应用.解放军出版社.1992 ❖ 李德仁，袁修孝.误差处理与可靠性理论. 武汉大学出版社. 2002 ❖ 周江文，欧吉坤，杨元喜等. 测量误差理论新探. 地震出版社.1999 ❖ 周江文. 经典误差理论与抗差估计. 测绘学报，18（2），1989：115-
120 ❖ 刘大杰，陶本藻. 实用测量数据处理方法. 测绘出版社，2000 ❖ 周秋生. 测量控制网优化设计.测绘出版社1992 ❖ 陶本藻. 测量数据统计分析. 测绘出版社1992 ❖ 陶本藻. 测量数据处理的统计理论和方法. 测绘出版社2007 ❖ 武汉大学测绘学院测量平差学科组. 误差理论与测量平差基础. 武 汉
验是否含粗差（第 个观测值i），用改正数
i
Vi
0 rii
~ N0
1
用ˆ0代 0
不含， H 0 : EV 0
，
备选假设， H1 : EV 0
构标准正态分布，
2
Vi 0
Vi
Vi
li ri
,
u / 2 2 u1 / 2
出界，认为有粗差，删除，否则认为该观测值无粗差，逐个检验。 ri 0,i 大, 纳伪。
Huber（1964） M估计（广义极大似然估计）
M估计不是一个估计，而是一类估计；选择不同的函数定义不同的M估计。
四、选权迭代法
1、原理
一定要掌握等价权的思想！
2、解算步骤
❖ 该方法的关键是确定等价权。选择不同的 Rou函数，就构成不同的权函数，通 常权函数是一个在平差过程中随改正数变化的量，经过多次迭代，从而使含有粗 差的异常观测的权函数为零（或接近于零）。
报告中的模型拟合度与实证结果解释
报告中的模型拟合度与实证结果解释一、模型拟合度的概念与评价指标模型拟合度是指统计模型对观测数据的拟合程度，也被称为拟合优度或拟合效应。
在报告中，模型拟合度的好坏将直接影响对实证结果的解释和推断。
评价模型拟合度的指标有多种，常见的有残差分析、决定系数、F统计量等。
1.1 残差分析残差是指观测值与模型预测值之间的差异，通过残差分析可以检验模型是否能够较好地拟合观测数据。
在报告中可以通过绘制残差图、正态概率图等，来检验残差是否满足一些基本假设，如正态分布、独立性等。
若残差满足上述假设，则可以认为模型对观测数据具有较好的拟合度。
1.2 决定系数决定系数（R-squared）是表示因变量变异程度被模型所解释的比例，可以理解为模型解释能力的度量。
决定系数的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对观测数据的拟合度越好。
在报告中，可以通过给出决定系数的数值来评估模型的拟合效果，进而解释实证结果的可靠性。
1.3 F统计量F统计量是用于检验模型整体显著性的指标，其基本思想是比较模型的回归平方和与残差平方和之间的差异。
在报告中，通常会给出F统计量的数值和对应的显著性水平，以评价模型的整体拟合程度。
二、模型拟合度与实证结果解释的关系好的模型拟合度直接影响着实证结果的解释和推断。
在实证研究中，当模型拟合度较好时，表示模型能够相对准确地解释观测数据，从而增加了对实证结果的信心和解释的可靠性。
反之，若模型拟合度较差，那么解释结果时应该更加谨慎，避免过度解读。
2.1 模型拟合度较好的情况当模型拟合度较好时，实证结果的解释可以更加自信和准确。
因为模型包含的变量和因变量之间的关系能够较好地被模型所捕捉，所以解释结果时可以较为自信地认为因变量的变化能够由模型中的自变量解释。
此时，可以对实证结果进行更深入的讨论和相关理论的解释，有助于从中获得更多的洞察和启示。
2.2 模型拟合度较差的情况当模型拟合度较差时，实证结果的解释需要更加谨慎。
《基于循环平衡理论的盲源分离算法》
《基于循环平衡理论的盲源分离算法》一、引言盲源分离（Blind Source Separation, BSS）是信号处理领域中一项重要的技术，其目标是从混合信号中恢复出原始信号。
在实际应用中，由于信号的复杂性和混合过程的未知性，盲源分离问题具有很大的挑战性。
近年来，基于循环平衡理论的盲源分离算法因其高效性和稳健性而备受关注。
本文将详细介绍基于循环平衡理论的盲源分离算法，包括其原理、实现方法及实验结果分析。
二、循环平衡理论循环平衡理论是一种基于信号处理和统计学习的理论，其核心思想是利用信号的统计特性，通过迭代的方式逐步恢复原始信号。
在循环平衡理论中，算法通过不断调整混合矩阵的估计值，使得混合信号的输出与原始信号的输出在统计上达到平衡，从而实现源信号的分离。
三、基于循环平衡理论的盲源分离算法基于循环平衡理论的盲源分离算法主要包括以下几个步骤：1. 初始化：设定初始的混合矩阵估计值和迭代次数。
2. 估计混合矩阵：利用已知的混合信号和初始的混合矩阵估计值，通过优化算法估计出新的混合矩阵。
3. 分离源信号：利用新的混合矩阵和已知的混合信号，通过解混过程得到初步的源信号估计值。
4. 更新迭代：利用初步的源信号估计值和已知的混合矩阵，计算新的混合矩阵和源信号估计值，然后进行迭代更新。
5. 收敛判断：当算法达到设定的迭代次数或满足收敛条件时，停止迭代，输出最终的源信号估计值。
四、实验结果分析为了验证基于循环平衡理论的盲源分离算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验中，我们使用了不同类型和复杂度的混合信号，通过比较算法恢复出的源信号与真实源信号的相似度来评估算法的性能。
实验结果表明，基于循环平衡理论的盲源分离算法能够有效地恢复出原始的源信号，具有较高的准确性和稳健性。
五、结论本文介绍了基于循环平衡理论的盲源分离算法，包括其原理、实现方法和实验结果分析。
实验结果表明，该算法能够有效地恢复出原始的源信号，具有较高的准确性和稳健性。
稳健的全球卫星导航系统抗干扰技术研究
稳健的全球卫星导航系统抗干扰技术研究一、概括随着全球卫星导航系统（GNSS）在各个领域的广泛应用，抗干扰技术的研究日益凸显出其重要性。
本文将对健壮的全球卫星导航系统抗干扰技术进行研究，以期为提高GNSS的安全性和可靠性提供参考。
卫星导航系统作为一种重要的空间信息传输手段，在民用和军事领域具有举足轻重的地位。
受到自然和人为干扰的影响，卫星导航系统面临着信号丢失、数据错误等问题，严重影响正常使用。
研究抗干扰技术对于提升卫星导航系统的稳健性和安全性具有重要意义。
本文将从抗干扰技术的研究背景、发展现状以及未来趋势三个方面进行展开分析。
随着科技的迅速发展，全球卫星导航系统已成为个国家竞争力和国家安全的重要标志。
在民用领域，卫星导航系统可以用于交通、气象、灾害预警等各个领域；在军事领域，卫星导航系统可以为导弹制导、军事侦察等提供重要支持。
卫星导航系统容易受到自然和人为干扰的影响，如大气层延迟、卫星轨道误差、地面发射设备干扰等。
这些干扰可能导致信号丢失、数据错误等问题，影响正常使用。
研究抗干扰技术对于提升卫星导航系统的稳健性和安全性具有重要意义。
全球已有四个卫星导航系统投入运行，分别是美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧洲的伽利略和中国的北斗。
这些导航系统在信号传输、定位精度、服务范围等方面各有特点，但均受到一定程度的干扰威胁。
为提高卫星导航系统的抗干扰能力，各国学者和工程技术人员不断进行研究，提出了多种抗干扰技术。
这些技术包括：信号处理技术、波形调制技术、编码与解码技术、天线技术与多址技术等。
信号处理技术和波形调制技术在抵御干扰方面取得了显著成果。
信号处理技术通过对信号进行预处理、滤波、解调等操作，可以有效消除或减小干扰的影响；波形调制技术通过在信号中加入具有特殊形式的主瓣恒虚阶和时域自适应滤波器，可以提高信号的抗干扰能力。
1.1 卫星导航系统的重要性随着科技的快速发展，卫星导航系统已经成为了现代社会不可或缺的一部分。
中国经济将长期保持稳健快速增长
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中国经济将长期保持稳健快速增长
本刊专稿
二、对人们普遍关注的 几个焦点问题的认识
对于目前中国的经济形势, 无论经济理论界 还是社会舆论方面, 无论是国内还是国外, 都出现 了较多的议论。在此, 我想对人们普遍关注的几 个焦点问题谈一谈自己的认识。
1. 关于经济运行的! 热∀与! 冷∀。对当前经济 运行情况的判断, 有的人说总量已经! 过热∀, 有的 人认为是局部! 过热∀, 还有的人说! 热∀ 得不够。 我认为是有! 热∀也有! 冷∀。让人觉得比较! 热∀的 方面主要是固定资产投资 ( 包括房地产) 上得较 快, 特别是钢铁等几个热点行业建设规模偏大, 各 类开发区 ( 工业园区) 上得太猛, 银行贷款发放较 多以及工业生产增长强劲等; 而股市、债市两低 迷, 产品有一定过剩, 劳动力过剩 ( 就业压力很 大) , 甚至资金过剩等都是! 冷∀ 的典型表现; 消费 增长、财政支出、物价水平则都很正常, 社会最终 消费增长还略显疲弱。全社会固定资产投资增长 率 1992 年为 44. 4% , 1993 年高达 61. 8% , 1994 年回落到 30. 4% 。而 2003 年前 3 季度增长率为 30. 5% , 全年的增长率预计只有 23% 左右, 比 1990~ 2002 年年均增长率 21. 5% 略高一些。房地 产开发投资 1992 年增长 117. 5% , 1993 年增长 165. 0% , 1994 年回落到 31. 8% , 2003 年前 3 季 度增长 32. 8% , 预计全年涨幅可回落到 25% 左 右。社会消费品零售总额 1992 年增长 16. 8% , 1993 年增长 28. 4% , 1994 年增长 30. 5% , 2003 年预计全年增长为 9% 。1994 年当年的物价涨幅 高达 21. 7% 。1992~ 1994 年呈现投资、消费、物价 全面过热的局面。从以上分析可以看出, 中国经 济的这一轮扩张, 与 10 年前的情形相比是大不相 同的。就经济总量而言, 前 3 季度增长 8. 5% , 还 没有达到改革开放以来的年均水平, 也不能说是 过热。因此, 不能对当前经济运行作出总体上过 热的简单判断。
西格玛练习题
西格玛练习题一、西格玛基础理论1.1 西格玛定义与概念1. 请简述西格玛管理的定义。
2. 西格玛管理的核心思想是什么？3. 西格玛管理中的1σ、2σ、3σ、4σ、5σ、6σ分别代表什么？4. 请解释西格玛水平与质量水平的关系。
1.2 西格玛质量工具5. 请列举至少五种常用的西格玛质量工具。
6. 简述流程图在质量管理中的作用。
7. 请解释散点图与控制图的区别。
8. 请说明如何利用鱼骨图进行问题分析。
二、西格玛项目管理2.1 DMC流程9. 请简述DMC流程的五个阶段。
10. 在Define阶段，如何确定项目范围和目标？11. 在Measure阶段，如何收集和分析数据？12. 在Analyze阶段，如何识别和验证根本原因？13. 在Improve阶段，如何制定和实施改进措施？14. 在Control阶段，如何确保改进成果的持续有效性？2.2 西格玛项目管理工具15. 请列举至少五种西格玛项目管理工具。
16. 简述亲和图在项目团队协作中的应用。
17. 请解释如何利用甘特图进行项目进度管理。
18. 请说明项目管理中的风险管理方法。
三、西格玛团队建设与沟通3.1 团队建设19. 请简述西格玛团队建设的关键要素。
20. 如何在团队中建立信任和尊重？21. 请解释团队角色与职责的分配原则。
22. 如何通过团队激励提高团队绩效？3.2 沟通与协调23. 请列举至少五种有效的沟通技巧。
24. 如何在项目中进行有效的跨部门沟通？25. 请解释如何利用反馈机制提高沟通效果。
26. 请说明如何处理团队内部的冲突。
四、西格玛在实际应用中的案例分析4.1 制造业案例27. 请简述一个制造业企业如何通过西格玛管理提高产品质量的案例。
28. 请分析一个制造业企业如何利用西格玛管理降低生产成本的案例。
4.2 服务业案例29. 请简述一个服务业企业如何通过西格玛管理提高服务质量的案例。
30. 请分析一个服务业企业如何利用西格玛管理提高客户满意度的案例。
基于KMV模型的我国上市银行信用风险度量研究
基于KMV模型的我国上市银行信用风险度量研究作者：***来源：《经济研究导刊》2022年第08期摘要：信用風险是商业银行最主要的风险之一，信用风险的产生会增加交易成本、降低投资者投资意愿，从而影响经济的发展。
公司通常会采用信用风险度量方法及时预测信用违约情况，以提高公司风控能力，保证信用交易的正常运行。
而KMV模型具有良好的风险预测能力，可以为银行违约风险监管提供参考。
故选取我国14家上市银行为研究对象，基于2020年样本银行的财务数据及股票数据，运用KMV模型进行信用风险度量，并提出建议与总结，以期完善信用风险度量实证过程，加强上市银行防控风险能力。
关键字：KMV模型;信用风险;上市银行中图分类号：F832.33 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2022）08-0108-03引言商业银行在金融体系中占有很重要的地位，而整个金融体系的稳定性有赖于商业银行金融经济环境的稳健性。
然而，商业银行高负债的特征决定了其要承受高风险，这种风险主要源于信用风险。
由于信用风险的特殊性，导致商业银行对其控制难度加大。
因此，设置有效的风险度量机制预测信用风险程度、提高抵御风险能力显得十分必要。
通过阅读文献并归纳学者的实证研究，KMV模型是应用最广泛、测算结果相对准确并适用于我国上市企业信用风险度量的模型。
运用该模型，在判断银行是否真的会发生违约时，只要获取借款银行的财务数据与股票数据，计算出违约距离等指标，便能清楚预测违约风险以便及时采取对策避免损失。
一、研究综述国外不少学者运用KMV信用风险度量方法进行实证分析。
Jarrow（2000）通过理论分析和实证研究发现，KMV模型中公司资产价值及资产价值波动率是不可测的，需要用股权价值及股权价值波动率代替算出估计值，但实际值与理论值之间必然会存在差异，从而算出的违约距离与期望违约率必然存在争议[1]。
Jeffrey（1999）对比KMV模型与普尔评级的实证研究结果表明，EDF更能敏感的预测上市公司信用变化[2]。
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2.總剪應變(Total shear)
1 2 v2
2
純剪應變(pure shear)為
1 2
u x
yv
簡剪應變(simple shear)為
12
u y
xv
理論介紹 (5)
3.局部扭轉(Local twisting) 某點的微旋轉(Differential rotation)
1(v u)
2 x y
6. Seemkooei A. A., 2019b, “Strategy for designing geodetic network with high reliability and geometrical strength”, Journal of Surveying Engineering, vol. 127, No. 3, August 2019, 104-117.
結論
•利用與平面二維穩健度類似的推導方式， 我們亦可將三維穩健度的三種變形指標分 解成自身項(local component)與補充項 (complementary component)，並與可靠度理論 建立連繫，只是當維度提升後，增加了Z軸 的資訊，穩健度方程式勢必會有所改變， 然則究竟改變了哪些則必須再做進一步的 分析推導才能釐清，並藉此發掘在三維情 況下弱穩健度之成因。
理論介紹 (2)
• 以平面二維移位為例之的三種變形指標： 設點 pi(xi,yi) 的平面移位矩陣為
變形矩陣可由其位置梯度來決定，
理論介紹 (3)
•p i 點的三個變形指標： 1.平均應變(mean strain)
12ux yv
代表尺度變形(deformation in scale)
理論介紹 (4)
8G5D1A-w*t$qYnVkSgPdLaI7F3 C0z)v &s#pXmUiRf OcK9 H5E2B+x(u %rZo WkThQeMbJ 8G4D1 A-w*t !qYnVjSgPd LaI6F3 C0y) v&s#p XlUiRf NcK9 H5E2A+x(u$ rZoW kThPe MbJ7 G4D1z -w&t! qYmVj SgOdL9I6F3 B0y)v %s#p XlUiQf NcK8 H5E2A+x*u $rZnW kThPe MaJ7 G4C1z -w&t! pYmVj RgOd L9I6E 3B0y( v%s# oXlTiQfNbK8 H5D2 A-x*u $qZn WkShP dMaJ7 F4C1z)w&t! pYmU jRgOc L9I6E 3B+y( v%r# oXlTiQeNbK 8G5D 2Ax*t$qZnVkShPdMaI7F4C0z)w&s! pXmU jRfOc L9H6E 2B+y (u%r#oWlTiQeNb J8G5D 1A-x* t$qYn VkSgP dMaI7 F3C0 z)v&s! pXmU iRfOc K9H6E 2B+x (u%rZoWlTh QeMb J8G4 D1A-w *t!qYn VjSgP dLaI6 F3C0y )v&s #pXm UiRfNc K9H5 E2B+x (u$rZoWkT hQeMb J7G4 D1z-w *t!qY mVjSg OdLaI6F3B0 y)v% s#pXl UiQfNc K8H5 E2A+x *u$rZnWkT hPeM bJ7G4 C1zw&t!qYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s #oXlU iQfNb K8H5 D2A+x *u$q ZnWkShPeM aJ7F4 C1z)w &t!pY mUjR gOcL9I6E3B0y(v% r#oXl TiQfN bK8G5 D2A-x *u$q ZnVkShPdMa J7F4 C0z)w &s!pY mUjRf OcL9H 6E3B+y(u %r#oW lTiQe NbJ8G5D1A- x*t$q YnVkSgPdM aI7F4 C0z)v &s!pXmUjRf OcK9 H6E2B+y(u %rZoW lThQe NbJ8 G4D1A -w*t$ qYnVj SgPdLaI7F3 C0y)v &s#pXmUiR fNcK9 H5E2B+x(u %rZo WkThQeMbJ 8G4D1 zw*t!qYnVjSgOdLaI6F3C0y)v%s #pXlUi RfNcK 8H5E 2A+x( u$rZn WkTh PeMbJ 7G4C 1z-w& t!qYm VjSgOdL9I6 F3B0y )v%s #oXlUi QfNcK 8H5D 2A+x* u$rZn WkSh PeMaJ 7G4C 1z)w& t!pYm VjRg OcL9I6 E3B0y (v%r#oXlTi QfNbK 8G5D 2A-x* u$qZn WkSh PdMaJ 7F4C 1z)w& s!pY mUjRg OcL9H 6E3B+y(v% r#oW lTiQe NbK8G5D1A- x*t$q ZnVkSgPdM aI7F4 C0z)v &s!pXmUjRf OcL9H 6E2B+y(u %r#oW lThQe NbJ8 G5D1A-w*t$ qYnVk SgPdLaI7F3 Cv%r#oWlT iQeNb K8G5 D1Ax*t$qZnVkSgPdMaI7F4C0z)w&s! pXmU jRfOc L9H6E 2B+y (u%r#oWlT hQeNb J8G5 D1A-w *t$qY nVkSg PdLaI7F3C0 z)v&s #pXm UiRfOcK9H5 E2B+ x(u%rZoWl ThQeM bJ8G4D1A- w*t!q YnVjSg PdLaI6F3C0 y)v&s #pXl UiRfNc K9H5 E2A+x (u$rZoWkT hPeMb J7G4 D1z-w &t!qY mVjSg OdL9I6F3B0 y)v% s#pXl UiQfNc K8H5 E2A+x *u$rZnWkT hPeM aJ7G4 C1z-w &t!pY mVjRg OdL9I6E3B0 y(v% s#oXl TiQfN bK8H5 D2Ax*u$qZnWkShPeMaJ7F4C1z)w& t!pYm UjRg OcL9I6 E3B+ y(v%r#oXlTiQeNb K8G5 D2A-x *t$qZnVkSh PdMaI7F4C0 z)w& s!pXm UjRfOcL9H6 E3B+ y(u%r#oWl TiQeN bJ8G5 D1A-x *t$qY nVkSg PdMaI7F3C 0z)v&s !pXm UiRfOc K9H6 E2B+ x(u%rZoWlT hQeM bJ8G4 D1A- w*t!qY nVjSg PdLaI7F3C0 y)v&s #pXm UiRfN cK9H 5E2B+ x(u$rZoWk ThQeM bJ7G4D1z- w*t!qY mVjSgOdLa I6F3B0y)v %s#pXl UiQfN cK8H 5E2A+ x(u$rZnWk ThPeM bJ7G4 C1zw&t!qYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s #oXlU iQfNb K8H5 D2A+x *u$q ZnWkShPeM aJ7F4 C1z)w &t!pY mVjR gOcL9I6E3B0 y(v% r#oXl TiQfNb K8G5 D2A-x *u$qZnVkShPdMa J7F4C 0z)w &s!pY mUjRf OcL9H 6E3B+y(u% r#oW lTiQe NbJ8G5z)w& t!pYm VjRgOcL9I6 E3B0y (v%r#oXlTi QfNbK 8G5D 2A-x* u$qZn VkShP dMaJ 7F4C0 z)w&s !pYm UjRfOcL9H6 E3B+y (v%r#oWlT iQeNb K8G5 D1A-x *t$qZnVkSg PdMaI7F4C 0z)v& s!pXm UjRfOcK9H6 E2B+ y(u%rZoWl ThQeN bJ8G4 D1Aw*t$qYnVjSgPdLaI7F3C0z)v&s# pXmU iRfOc K9H5E 2B+x (u%rZoWkT hQeM bJ8G4 D1z-w *t!qY nVjSg OdLaI6 F3C0 y)v%s #pXl UiRfNc K8H5 E2A+x (u$rZoWkT hPeMb J7G4 D1z-w &t!qY mVjSg OdL9I6F3B0 y)v%s #oXl UiQfNc K8H5 D2A+x *u$rZnWkShPeM aJ7G4 C1z)w &t!pY mVjR gOdL9I6E3B0y(v% s#oXl TiQfN bK8H5 D2A- x*u$q ZnWk ShPdM aJ7F4 C1z) w&s!pY mUjR gOcL9 H6E3 B+y(v %r#o WlTiQeNbK8 G5D1 Ax*t$qZnVkShPdMaI7F4C0z)w&s! pXmU jRfOc L9H6E 2B+y (u%r#oWlT hQeNb J8G5 D1A-w *t$qY nVkSg PdLaI7F3C0 z)v&s #pXm UiRfOcK9H6 E2B+ x(u%rZoWl ThQeM bJ8G4D1A- w*t!q YnVjSg PdLaI6F3C0 y)v&s #pXl UiRfNc K9H5 E2A+x (u$rZoWkT hPeMb J7G4 D1z-w &t!qY mVjSg OdLaI6F3B0 y)v% s#pXl UiQfNc K8H5 E2A+x *u$rZnWkT hPeM aJ7G4 C1z-w &t!pY mVjRg OdL9I6E3